4M使用教程
开源AI模型5 步上手
4M是由洛桑联邦理工学院（EPFL）开发的多模态多任务模型训练框架，核心定位为面向AI研究与开发场景的通用多模态学习工具。该框架支持视觉、文本等多模态数据的联合处理，可覆盖图像分类、目标检测、图像生成等十余种视觉相关任务，同时具备多模态条件生成能力，支持输入文本、图像等不同模态信号生成对应视觉内容。目标用户包括AI领域研究人员、计算机视觉方向开发者、高校相关专业师生以及需要落地多模态AI应用的企业技术团队，可用于多模态模型训练实验、通用视觉任务快速开发、多模态生成效果验证等不同场景，为多模态学习领域的技术探索提供可复用的基础框架。
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进入4M官网首页，点击导航栏的“Documentation”入口查看完整的框架使用文档，了解框架的基础架构、支持的任务类型以及环境配置要求，提前准备符合要求的运行环境。
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点击首页的“Code Repository”跳转至代码托管平台，将框架代码克隆至本地环境，按照文档说明安装依赖包，完成基础运行环境的部署与调试，确保基础示例能够正常运行。
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根据自身任务需求，在框架的配置文件中选择需要支持的任务类型、输入模态，导入对应的训练数据集，调整模型参数量、训练轮次、学习率等核心训练参数。
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启动训练流程，训练过程中可通过内置的可视化工具查看损失、精度等指标变化，若出现指标异常可及时停止训练，调整参数后重新启动训练流程。
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训练完成后，使用框架内置的推理工具对模型效果进行验证，确认符合预期后可导出训练好的模型权重，用于后续的应用部署或者进一步的实验迭代。
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